在本文里，将在AndesAIRE平台上实践自带模型（BYOM）流程，它是从模型开发、ONNX导出、API设计、交叉编译，到在RISC-V上部署与推论的完整流程。此流程展示了AndesAIRE I370平台在灵活整合外部模型与支持多元运行环境的优势。

其核心逻辑简单而直接：通过自动化移植工具，将原本绑定在国际主流平台上的C++源代码，转化为MUSA架构的C++源代码，让开发者以最小成本将国际主流GPU平台应用移植至MUSA GPU，最终运行在全功能GPU上。

当地时间2025年10月22日至23日，全球 AI 开源盛会 PyTorch Conference 2025在美国旧金山召开，从底层编译器、到大模型算法、再到智能体层面，全面探讨推动最具突破性 AI 技术的创新核心框架。按惯例，Pytorch大会的前一天，Triton Developer Conference 在微软硅谷园区举行 ...

这是一本基于最新的Python和PyTorch版本的深度学习著作，旨在帮助读者低门槛进入深度学习领域，轻松速掌握深度学习的理论知识和实践方法，快速实现从入门到进阶的转变。 本书是多位人工智能技术专家和大数据技术专家多年工作经验的结晶，从工具使用 ...

本项目是基于Pytorch的语音合成项目，使用的是VITS，VITS（Variational Inference with adversarial learning for end-to-end Text-to-Speech）是一种语音合成方法，这种时端到端的模型使用起来非常简单，不需要文本对齐等太复杂的流程，直接一键训练和生成，大大降低了学习门槛。

1.PyTorch核心开发者教你使用 PyTorch 创建神经网络和深度学习系统的实用指南。 2.详细讲解整个深度学习管道的关键实践，包括 PyTorch张量API、用 Python 加载数据、监控训练以及对结果进行可视化。 d.章尾附有“练习题”，巩固提升所学知识；更有配套的代码文件可 ...

[导读] 在AI算力需求指数级增长的背景下，NVIDIA BlueField-3 DPU凭借其512个NPU核心和400Gbps线速转发能力，为机器学习推理提供了革命性的硬件卸载方案。通过将PyTorch模型量化至INT8精度并结合DPU的硬件加速引擎，某头部云服务商在BlueField-3上实现了ResNet50推理延迟从 ...

多年以来，英伟达为 GPU 开发的 CUDA 软件工具包始终缺少原生 Python 支持，现如今这种情况终于有所转变。在近期的 GTC 大会上，英伟达宣布其 CUDA 工具包将为 Python 提供原生支持并全面与之集成。也就是说，开发人员能够使用 Python 直接在 GPU 上执行算法式计算。 据悉，2025 年被英伟达视为“CUDA Python ...

IT之家2 月 24 日消息，DeepSeek 今日启动“开源周”，首个开源的代码库为 FlashMLA—— 针对 Hopper GPU 优化的高效 MLA 解码内核，专为处理可变长度序列而设计。据介绍，FlashMLA 的灵感来自 FlashAttention 2&3 和 cutlass 项目。 使用 CUDA 12.6，H800 SXM5 在内存受限配置下可达 ...

图神经网络（GNNs，Graph Neural Networks）是一类专为图结构数据设计的强大神经网络，擅长捕捉数据之间的复杂联系和关系。 相较于传统神经网络，GNN在处理相互关联的数据点时更具优势，比如在社交网络分析、分子结构建模或交通系统优化等领域，GNN能够发挥出 ...

1.基于SpringBoot+Docker+Cuda+Cudnn+Pythorch+Onnx+Tensorrt+Yolov8+ffmpeg+zlmediakit 的AI算法中台系统，本系统主要实现JAVA调用Python脚本的方式，实现在GPU(Nvidia Tesla T4)上进行yolov8的加速推理运算。 2.项目可实现人、车、火灾烟雾、河道漂浮物、道路裂痕等视频的实时识别，并将 ...

我们定义了一个Vision Transformer (ViT)支持的分类模型(使用流行的timm Python包版本0.9.10)以及一个随机生成的数据集。我们选择了ViT-Huge的有6.32亿个参数的最大的模型，这样可以演示FP8的效果。 PyTorch(版本2.1)不包括FP8的数据类型。所以我们需要通过第三方的库Transformer ...